【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及价格预测，特别是一种与期货合约关联的电网物资采购价格预测方法。
技术介绍
1、妙旭娟的“一种电网设备材料价格的智能预测方法”，其收集电网设备材料价格原始数据，以影响电网设备材料价格的关键因素指标据为自变量，以电网设备材料价格为因变量，构建一元线性回归模型，并计算预测结果。结合国网公司物资招标采购的流程来看，由于计算的底层数据为物资的历史招标价格和虚拟价格，因此计算的结果往往比较贴近于填报物资招标价格的时间节点，另一方面物资估算的编制时间与采购价格最终确认时间上存在一定的时滞，当原材料价格出现剧烈的变化时，很大程度上会影响物资估算编制的准确性，从而影响公司招标管理的有效性。
2、当前国内针对大宗商品的现货市场与期货市场都已经相对完善，而相比于现货而言期货在价格发现方面具有更大的优势，并且交割时间不同的期货合约往往集中反映了人们对未来商品价格变化的预期。因此，研究如何充分利用期货市场的价格发现机制，基于主要设备材料原材料的构成，通过对比成品价格与各类期货合约品种历史价格的一致性，从而实现关联合约的优选与确定。构建影响成品的一个或多个期货合约品种的价格拟合方法，构建期货合约与主要成品材料的联动机制对于提升物资参考价格的动态性与即时性具有重要的意义。
技术实现思路
1、本专利技术目的是提供一种与期货合约关联的电网物资采购价格预测方法，具有针对急剧波动区段的历史数据预测结果可靠并且敏锐度水平高，充分利用期货市场的价格发现机制提升物资参考价格的动态性与即时性的技术特点
2、一种与期货合约关联的电网物资采购价格预测方法，包括如下步骤：
3、对电网物资价格进行趋势拟合；
4、确定关联期货品种；
5、使用长短期记忆网络lstm构建分位数回归模型，并对该模型进行训练，获得期货合约价格估计值；
6、根据期货合约价格估计值预测电网物资价格。
7、进一步的，所述的对电网物资价格进行趋势拟合的方法为：
8、
9、式中，i表示特定参考价编码；is表示类别s的对应的价格指数，pi表示该批次的实际价格中位数，表示历史价格中位数平均值，σi表示历史中位数价格标准差，ns表示类别s对应的物料结码的数目。
10、进一步的，所述的确定关联期货品种的方法为：
11、在完成了电网物资历史价格的趋势拟合之后，对该物资对应的映射范围内可能关联的期货品种，分别采用价格波动相似性度量和动态时间弯曲(dtw)的方法，选取出与电网物资趋势关联性最优的一系列期货品种，作为电网物资价格波动区间的最终期货关联组合。
12、进一步的，所述的使用长短期记忆网络lstm构建分位数回归模型，并对该模型进行训练，获得期货合约价格估计值的方法为：
13、采用过去s个时刻的期货合约价格rt-1,…,rt-s的高阶矩来构建长度为s的特征向量，作为lstm的输入，特征向量x1t,…,xst可表示为：
14、
15、其中：该特征向量可以有效提取滑动时间窗口为s的期货合约价格及其一阶到四阶中心矩的特征，可以捕捉到时间序列中的高维特征；
16、构建lstm模型，将x1t,…,xst作为输入，s+1时刻的期货合约价格作为输出，则有如下形式：对于给定τ概率(目标分位数)下的条件分位数qt满足：
17、qt＝tanh(woht+bo)
18、
19、其中，θ是lstm的参数，ht是隐藏层状态，wo、bo是隐藏层参数；
20、对于损失函数，这里使用pinball损失函数，pinball损失最小的函数可以提供分位数的最佳预测；pinball损失的定义如下：
21、
22、其中，τ为目标分位数，y为实际值，q为分位数预测；lτ(y,q)的值越大，就代表越偏离目标y；
23、随后通过最小化期望分位数损失来确定参数：
24、
25、模型训练之后，对于新的时间序列{rt’}，可以根据学习到的参数θ、wo、bo获得s时刻的期货合约价格估计值。
26、进一步的，所述的根据期货合约价格估计值预测电网物资价格的方法为：
27、
28、其中，pst为电网物资价格，与关联期货进行联动调整后电网物资价格为pst'，q1,q2,q3...qn分别为该电网物资价格包含的n种原材料的用量,他们关联的期货在上次招标月交割的合约价格为p1,p2,p3…pn，在本次预计招标月交割的合约价格估计值为p1’,p2’,p3’…pn’。
29、本专利技术的优点和积极效果是：
30、本专利技术将金融产品对物资价格的影响机制由“逻辑传导”优化为“学习传导＂，通过智能算法自动识别相关物料与各类参数之间的联动关系，降低针对每一种物料均需要去定义其物理构成的工作量；借助于lstm模型强大的特征提取和学习能力，实现了急剧波动区段可靠并且敏锐度水平更高的区间预测，显著降低了电网物资价格预测的不确定性。
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1.一种与期货合约关联的电网物资采购价格预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种与期货合约关联的电网物资采购价格预测方法，其特征在于，所述的对电网物资价格进行趋势拟合的方法为：
3.根据权利要求1所述的一种与期货合约关联的电网物资采购价格预测方法，其特征在于，所述的确定关联期货品种的方法为：
4.根据权利要求1所述的一种与期货合约关联的电网物资采购价格预测方法，其特征在于，所述的使用长短期记忆网络LSTM构建分位数回归模型，并对该模型进行训练，获得期货合约价格估计值的方法为：
5.根据权利要求1所述的一种与期货合约关联的电网物资采购价格预测方法，其特征在于，所述的根据期货合约价格估计值预测电网物资价格的方法为：
【技术特征摘要】
1.一种与期货合约关联的电网物资采购价格预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种与期货合约关联的电网物资采购价格预测方法，其特征在于，所述的对电网物资价格进行趋势拟合的方法为：
3.根据权利要求1所述的一种与期货合约关联的电网物资采购价格预测方法，其特征在于，所述的确定关联期货品种的方法为：
【专利技术属性】
技术研发人员：兰春虎，范巍，齐海宇，王雪生，郑悦，汪立，宋杰，高毅，王楠，黄林存，翟树军，高军彦，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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